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go语言写异步回调 go 异步回调

IT技术异步

Go语言设计与实现（上）基本设计思路go语言写异步回调：
类型转换、类型断言、动态派发 。ifacego语言写异步回调，eface 。
反射对象具有go语言写异步回调的方法：
编译优化：
内部实现：
实现 Context 接口有以下几个类型（空实现就忽略go语言写异步回调了）：
互斥锁的控制逻辑：
设计思路：
（以上为写被读阻塞，下面是读被写阻塞）
总结，读写锁的设计还是非常巧妙的：
设计思路：
WaitGroup 有三个暴露的函数:
部件：
设计思路：
结构：
Once 只暴露go语言写异步回调了一个方法：
实现：
三个关键点：
细节：
让多协程任务的开始执行时间可控（按顺序或归一） 。（Context 是控制结束时间）
设计思路： 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现，Wait() 会生成票据，并将等待协程信息加入链表中 ， 等待控制协程中发送信号通知一个（Signal()）或所有（Boardcast()）等待者（内部实现是通过票据通知的）来控制协程解除阻塞 。
暴露四个函数：
实现细节：
部件：
包： golang.org/x/sync/errgroup
作用：开启func() error函数签名的协程 ， 在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误 。通过 Context 的传入，还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程 。
设计思路：
结构：
暴露的方法：
实现细节：
注意问题：
包： "golang.org/x/sync/semaphore"
作用：排队借资源（如钱，有借有还）的一种场景 。此包相当于对底层信号量的一种暴露 。
设计思路：有一定数量的资源 Weight ， 每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n 。通过队列排队执行借贷 。
结构：
暴露方法：
细节：
部件：
细节：
包： "golang.org/x/sync/singleflight"
作用：防击穿 。瞬时的相同请求只调用一次，response 被所有相同请求共享 。
设计思路：按请求的 key 分组（一个 *call 是一个组，用 map 映射存储组），每个组只进行一次访问 ， 组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝 。
结构：
逻辑：
细节：
部件：
如有错误 ， 请批评指正 。
Golang kafka简述和操作（sarama同步异步和消费组）一、Kafka简述
1. 为什么需要用到消息队列
异步：对比以前的串行同步方式来说，可以在同一时间做更多的事情 ， 提高效率；
解耦：在耦合太高的场景，多个任务要对同一个数据进行操作消费的时候 ， 会导致一个任务的处理因为另一个任务对数据的操作变得及其复杂 。
缓冲：当遇到突发大流量的时候 ， 消息队列可以先把所有消息有序保存起来 ， 避免直接作用于系统主体，系统主题始终以一个平稳的速率去消费这些消息 。
2.为什么选择kafka呢？
这没有绝对的好坏，看个人需求来选择 ， 我这里就抄了一段他人总结的的优缺点，可见原文
kafka的优点：
1.支持多个生产者和消费者2.支持broker的横向拓展3.副本集机制，实现数据冗余，保证数据不丢失4.通过topic将数据进行分类5.通过分批发送压缩数据的方式，减少数据传输开销，提高吞高量6.支持多种模式的消息7.基于磁盘实现数据的持久化8.高性能的处理信息 ， 在大数据的情况下，可以保证亚秒级的消息延迟9.一个消费者可以支持多种topic的消息10.对CPU和内存的消耗比较小11.对网络开销也比较小12.支持跨数据中心的数据复制13.支持镜像集群
kafka的缺点：
1.由于是批量发送，所以数据达不到真正的实时2.对于mqtt协议不支持3.不支持物联网传感数据直接接入4.只能支持统一分区内消息有序，无法实现全局消息有序5.监控不完善，需要安装插件6.需要配合zookeeper进行元数据管理7.会丢失数据，并且不支持事务8.可能会重复消费数据，消息会乱序，可用保证一个固定的partition内部的消息是有序的 ， 但是一个topic有多个partition的话，就不能保证有序了，需要zookeeper的支持，topic一般需要人工创建 ， 部署和维护一般都比mq高
3. Golang 操作kafka
3.1. kafka的环境
网上有很多搭建kafka环境教程，这里就不再搭建，就展示一下kafka的环境，在kubernetes上进行的搭建，有需要的私我，可以发yaml文件
3.2. 第三方库
github.com/Shopify/sarama // kafka主要的库*github.com/bsm/sarama-cluster // kafka消费组
3.3. 消费者
单个消费者
funcconsumer(){varwg sync.WaitGroupconsumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"172.20.3.13:30901"},nil)iferr !=nil{fmt.Println("Failed to start consumer: %s", err)return}partitionList, err := consumer.Partitions("test0")//获得该topic所有的分区iferr !=nil{fmt.Println("Failed to get the list of partition:, ", err)return}forpartition :=rangepartitionList {pc, err := consumer.ConsumePartition("test0",int32(partition), sarama.OffsetNewest)iferr !=nil{fmt.Println("Failed to start consumer for partition %d: %s\n", partition, err)return}wg.Add(1)gofunc(sarama.PartitionConsumer){//为每个分区开一个go协程去取值formsg :=rangepc.Messages() {//阻塞直到有值发送过来，然后再继续等待fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value))}deferpc.AsyncClose()wg.Done()}(pc)}wg.Wait()}funcmain(){consumer()}
消费组
funcconsumerCluster(){groupID :="group-1"config := cluster.NewConfig()config.Group.Return.Notifications =trueconfig.Consumer.Offsets.CommitInterval =1* time.Secondconfig.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest//初始从最新的offset开始c, err := cluster.NewConsumer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","),groupID, strings.Split("test0",","), config)iferr !=nil{glog.Errorf("Failed open consumer: %v", err)return}deferc.Close()gofunc(c *cluster.Consumer){errors := c.Errors()noti := c.Notifications()for{select{caseerr := -errors:glog.Errorln(err)case-noti:}}}(c)formsg :=rangec.Messages() {fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value))c.MarkOffset(msg,"")//MarkOffset 并不是实时写入kafka，有可能在程序crash时丢掉未提交的offset}}funcmain(){goconsumerCluster()}
3.4. 生产者
同步生产者
packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")funcmain(){config := sarama.NewConfig()config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll//赋值为-1：这意味着producer在follower副本确认接收到数据后才算一次发送完成 。config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner//写到随机分区中，默认设置8个分区config.Producer.Return.Successes =truemsg := sarama.ProducerMessage{}msg.Topic =`test0`msg.Value = https://www.04ip.com/post/sarama.StringEncoder("Hello World!")client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"172.20.3.13:30901"}, config)iferr !=nil{fmt.Println("producer close err, ", err)return}deferclient.Close()pid, offset, err := client.SendMessage(msg)iferr !=nil{fmt.Println("send message failed, ", err)return}fmt.Printf("分区ID:%v, offset:%v \n", pid, offset)}
异步生产者
funcasyncProducer(){config := sarama.NewConfig()config.Producer.Return.Successes =true//必须有这个选项config.Producer.Timeout =5* time.Secondp, err := sarama.NewAsyncProducer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","), config)deferp.Close()iferr !=nil{return}//这个部分一定要写，不然通道会被堵塞gofunc(p sarama.AsyncProducer){errors := p.Errors()success := p.Successes()for{select{caseerr := -errors:iferr !=nil{glog.Errorln(err)}case-success:}}}(p)for{v :="async: "strconv.Itoa(rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())).Intn(10000))fmt.Fprintln(os.Stdout, v)msg := sarama.ProducerMessage{Topic: topics,Value: sarama.ByteEncoder(v),}p.Input() - msgtime.Sleep(time.Second *1)}}funcmain(){goasyncProducer()select{}}
3.5. 结果展示-
同步生产打?。?
分区ID:0,offset:90
消费打?。?
Partition:0,Offset:90,key:,value:Hello World!
异步生产打?。?
async:7272async:7616async:998
消费打?。?
Partition:0,Offset:91,key:,value:async:7272Partition:0,Offset:92,key:,value:async:7616Partition:0,Offset:93,key:,value:async:998
请教一个问题，express框架里边，next是什么意思简单的介绍下node express mongodb这三个东西 。node：是运行在服务器端的程序语言go语言写异步回调 ， 表面上看过去就是javascript一样的东西go语言写异步回调 ， 但是呢 ， 确实就是服务器语言，个人觉得在一定层次上比c灵活 ， java就不提go语言写异步回调了 。反正你只要认为node可以干很多事就行了，绝对不只是web开发 。express：这货呢，就是node的一种框架，node有很多的开源框架，express是一个大神开发的（这尊神已经移驾到go语言的开发去了） 。express可以让你更方便的操作node（因为原生的node写起来比较麻烦，而且因为node是事件驱动的，所以有很多异步回调，写多了就看着晕）mongodb：这是一种非关系数据库（nosql），太深的东西我也不清楚，反正这货也有很强大的地方 ， 缺点就是不适合数据一致性要求高的比如金融方面的开发 。但是优点就快 。总结：也就是说node和mongodb组合起来特别适合一个应用场景——速度快，处理量大的情况 。下面先说说准备工作：（以windows8.1系统环境为例）1.node：先下载安装nodejs，下载地址 。安装好了，就在cmd里cd到mongodb安装目录下的bin目录 ， 然后敲命令：mongod--dbpath="mongodb安装目录\data"--logpath="mongodb安装目录\log\log.txt"--install--serviceNameMongoDB--serviceDisplayNameMongoDB操作完，你会发现，你的电脑的服务里多了一个MongoDB服务，没错，就是它，然后你运行这个服务就行了 。正题：搭建简单的node express mongodb项目先在cmd控制台里cd到一个目录下面，记住这你的workspace，然后是用是用express创建一个app项目expresshello-world-e（-e表示支持ejs模板引擎，默认是jaden 。什么事模板引擎 ， 比如jsp太深的我也不懂 。本人比较擅长html原生的东西，像这种模板引擎我也是第一次使用，也蛮方便的哦，不过在我看来，没啥用,我不需要，但是可能你需要）然后我们再下载依赖包npmi（这样就会自动将项目需要的依赖modules安装到项目的modules里去了）我们cd到hello-world目录下，是用命令npmstart启动项目（也可以是node./bin/www ， 旧版本直接nodeapp.js，因为具体要看package.json里的启动配置了）我们可以在浏览器地址栏里敲入标签和标签，感觉和jsp差不多哦 。看起来不错的样子，标准的MVC框架（models里放模型，views里面放展示，routes里面放控制）上面我们已经生成好了app原型，接着我们设计数据库cmd命令行里：mongo//进入数据库usehello-world//创建项目数据库db.addUser("shuaige","123456")//给这个数据库创建了一个叫帅哥的账号，密码123456（但是我觉得可能我理解的不到位 ， 你也可以不做这个操作）然后，我们就为这个hello-world数据库创建collection（collection就相当于oracle和mysql里的table）db.createCollection("users")//创建一个集合 ， 也就是表db.users.insert({userid:"admin",password:"123456"})//给users里添加一个文档，也就是一条记录账号admin，密码123456ok，现在检查一下：db.users.find()//如果看到你刚刚添加的文档记录，就ok咯好简单的数据库集合以及文档设置好，我们就回到express创建的node项目里，我们需要：在models下创建一个user.js,作为实体类映射数据库的users集合在views下做几个页面（可以用ejs也可以用html，我就用ejs吧）在routes下的index.js配置路由 ， 也就是请求映射处理1在models下创建一个user.js,作为实体类映射数据库的users集合user.js?1234567varmongoose=require("mongoose");//顶会议用户组件varSchema=mongoose.Schema;//创建模型varuserScheMa=newSchema({userid:String,password:String});//定义了一个新的模型，但是此模式还未和users集合有关联exports.user=mongoose.model('users',userScheMa);//与users集合关联2在views下面建index.ejs,errors.ejs,login.ejs,logout.ejs,homepage.ejs 。（index是自带的，不用建）
golang如何实现urldecode首先你的理解是错的，不管用户态的API(syscall)是否是同步还是异步，在kernel层面都是异步的 。
其实实现原理很简单，就是利用C(嵌入汇编)语言可以直接修改寄存器(setcontext/setjmp/longjmp均是类似原理，修改程序指针eip实现跳转，栈指针实现上线文切换)来实现从func_a调进去，从func_b返回出来这种行为 。对于golang来说，func_a/func_b属于不同的goroutine，从而就实现了goroutine的调度切换 。
另外对于所有可能阻塞的syscall，golang对其进行了封装，底层实际是epoll方式做的，注册回调后切换到另一个runnable的goroutine 。
协程与函数线程异步的关系什么协程
协程这个概念在计算机科学里算是一个老概念了，随着现代计算机语言与多核心处理器的普及，似乎也有普及之势 。协程是与例程相对而言的 。
熟悉C/C语言的人都知道 ， 一个例程也就是一个函数 。当我们调用一个函数时 ， 执行流程进入函数；当函数执行完成后，执行流程返回给上层函数或例程 。期间，每个函数执行共享一个线程栈；函数返回后栈顶的内容自动回收 。这就是例程的特点 ， 也是现代操作系统都支持这种例程方式 。
协程与例程相对，从抽象的角度来说，例程只能进入一次并返回一次，而协程可能进入多次并返回多次 。比如说，我们有下面一段程序:
void fun(int val)
{
int a=0; //1
int b=0; //2
int c=a b; //3
}
如果上面的代码是一个例程，那么它只能把 1、2、3 依次执行后 ， 才返回 。如果是协程，它可能在 1 处暂停，然后在某个时刻从 2 处继续执行；接着在 2 处执行完之后暂停，然后在另外一个时刻从 3 处继续执行 。
从抽象角度，协程就这么简单 。
异步IO的特点与分析
在了解协程的特点(可以多次进入同一个函数 ， 并接着上次运行处继续执行)后，我们再来考虑一下，这一特点如何应用到异步IO程序中 。在异步IO程序中，有很大一块代码是处理异步回调的 ， 也就是数据读取或写入由系统执行，当任务完成后，系统会执行用户的回调 。如果只是很少使用这种回调 ， 那么程序并不会因为异步而复杂多少，但要是程序中异步回调大量存在 ， 那么此时我们会发现 ， 原本简单的程序可能因为回调而变得支离破碎 ， 原本一个简单的循环，现在需要写入多个函数，并在多个函数里来回调用 。下面示例一下:
//下面代码片断是同步代码，它从IO读一段数据 ， 并把这段数据写回
void start()
{
for(;;)
{
Buffer buf;
read (buf);//把书读到buf
write(buf);//把buf的数据写回
}
//注意到没有，同步代码很简单直接，一个循环，几行代码完成全部事务
}
//把上面的同步代码映射为异步 ， 代码量可能要增加很多，并且程序逻辑也变得不清晰
//示例如下
//读回调 ， 在回调里我们发起写操作
void readHandle(buf)
{
writeAsync(buf, writeHandle);
}
//写回调，在回调里我们发起读操作
void writeHandle(buf)
{
readAsync(buf, readHandle);
}
//开始循环
void start()
{
static Buffer buf; //buf变量不能在栈上，为了简单这里写成静态变量
readAsync(buf, readHandle);
}
从上面的代码比较中 ， 我们可以看出异步IO会把代码分隔成许多碎片，同时原本清晰的处理逻辑也因为被放入多个函数里，而变得很不清晰 。上面的同步代码，一个了解程序的初级程序员也可以读懂写出，但相同功能的异步代码，一个初级程序员可能就搞不定了 ， 甚至很难搞明白为什么要这么做 。
读到这里 ， 对异步不是太了解的人可能会问，既然异步把问题搞复杂了，那我们为什么还要用异步呢？答案简单有力，为了“性能” 。只有这一个原因 ， 当程序需要处理大量IO时，异步的效率将高出同步代码许多倍 。如何一个程序的性能不其关心部分，那真不应该使用异步IO 。
对比我们的异步IO代码与其功能相同的同步代码，我们发现每个异步调用都是要把代码分隔一个小函数——比原本要小的函数，当异步调用返回后，我们又接着下面处理 。这一点跟协程很像，在一个协程里，当发起异步IO时，我让它返回，当异步IO完成后，我让这个协程接着执行 ， 处理余下的逻辑 。
协程与异步结合——性能与简单的结合
结合上面的分析，如果我们可以写下面功能的代码 ， 将很完美:
void start()
{
for(;;)
{
Buffer buf;
yeild readAsync(buf,start);
//------ 分隔线，协程在这里返回 ， 等待readAsync完成 ， 当readAsync完成后，它再调用start
//此时start将从这里接着运行
yeild writeAsync(buf, start);
//------ 分隔线 ， 协程在这里返回，等待writeAsync完成，当writeAsync完成后 ， 它再调用start
//此时start将从这里接着运行
}
}
上面的代码也很一清晰明了 。如果真的能写这样的代码，那将是所有程序员之福 。这样在一些语言里确实可以直接写出来，比如Python、Lua、 golang，这些语言有原生的协程支持——编译器或解释器为我们处理了这些执行流的跳转 。那么在C/C里怎么实现呢？可能肯定的是，C/C里不能直接写出这样简洁的代码，但却可以写类似的代码 ， 尤其是C——它提供了更强大的封装能力 。
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